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通信工程师_seo是什么医师基本操作_新手运营从哪开始学_网络营销推广案例

2024/12/23 8:21:18 来源:https://blog.csdn.net/gs1we1/article/details/144179847  浏览:    关键词:通信工程师_seo是什么医师基本操作_新手运营从哪开始学_网络营销推广案例
通信工程师_seo是什么医师基本操作_新手运营从哪开始学_网络营销推广案例

十、项目实战

鲍勃开了自己的手机公司。他想与苹果、三星等大公司展开硬仗。
他不知道如何估算自己公司生产的手机的价格。在这个竞争激烈的手机市场,你不能简单地假设事情。为了解决这个问题,他收集了各个公司的手机销售数据。
鲍勃想找出手机的特性(例如:RAM、内存等)和售价之间的关系。但他不太擅长机器学习。所以他需要你帮他解决这个问题。
在这个问题中,你不需要预测实际价格,而是要预测一个价格区间,表明价格多高。

需要注意的是: 在这个问题中,我们不需要预测实际价格,而是一个价格范围,它的范围使用 0、1、2、3 来表示,所以该问题也是一个分类问题。

数据说明:https://tianchi.aliyun.com/dataset/157241 Mobile Price Classification

推荐专业的数据集平台:https://www.kaggle.com/datasets/iabhishekofficial/mobile-price-classification

字段说明
battery_power电池容量(mAh)
blue是否支持蓝牙
clock_speed微处理器执行指令的速度
dual_sim是否支持双卡
fc前置摄像头分辨率(百万像素)
four_g是否支持4G
int_memory存储内存(GB)
m_dep手机厚度(厘米)
mobile_wt重量
n_cores核心数
pc主摄像头分辨率(百万像素)
px_height屏幕分辨率高度(像素)
px_width屏幕分辨率宽度(像素)
ram运行内存(MB)
sc_h屏幕长度(厘米)
sc_w屏幕宽度(厘米)
talk_time单次充电最长通话时间
three_g是否支持3G
touch_screen是否是触摸屏
wifi是否支持WIFI
price_range价格区间

1. 构建数据集

数据共有 2000 条, 其中 1600 条数据作为训练集, 400 条数据用作测试集。 我们使用 sklearn 的数据集划分工作来完成。并使用 PyTorch 的 TensorDataset 来将数据集构建为 Dataset 对象,方便构造数据集加载对象。

# 构建数据集
def create_dataset():data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# 特征值和目标值x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]x = x.astype(np.float32)y = y.astype(np.int64)# 数据集划分x_train, x_valid, y_train, y_valid=train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)# 构建数据集train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train.values), torch.tensor(y_train.values))valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid.values), torch.tensor(y_valid.values))return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()

2. 构建分类网络模型

我们构建的用于手机价格分类的模型叫做全连接神经网络。它主要由三个线性层来构建,在每个线性层后,我们使用的时 sigmoid 激活函数。

# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(PhonePriceModel, self).__init__()self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)self.linear2 = nn.Linear(128, 256)self.linear3 = nn.Linear(256, output_dim)def _activation(self, x):return torch.sigmoid(x)def forward(self, x):x = self._activation(self.linear1(x))x = self._activation(self.linear2(x))output = self.linear3(x)return output

3. 编写训练函数

网络编写完成之后,我们需要编写训练函数。所谓的训练函数,指的是输入数据读取、送入网络、计算损失、更新参数的流程,该流程较为固定。我们使用的是多分类交叉生损失函数、使用 SGD 优化方法。最终,将训练好的模型持久化到磁盘中。

def train():# 固定随机数种子torch.manual_seed(0)# 初始化模型model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)# 损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 优化方法optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)# 训练轮数num_epoch = 50for epoch_idx in range(num_epoch):# 初始化数据加载器dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)# 训练时间start = time.time()# 计算损失total_loss = 0.0total_num = 1# 准确率correct = 0for x, y in dataloader:output = model(x)# 计算损失loss = criterion(output, y)# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 反向传播loss.backward()# 参数更新optimizer.step()total_num += len(y)total_loss += loss.item() * len(y)print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %(epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))# 模型保存torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')

4. 编写评估函数

评估函数、也叫预测函数、推理函数,主要使用训练好的模型,对未知的样本的进行预测的过程。我们这里使用前面单独划分出来的测试集来进行评估。

def test():# 加载模型model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))# 构建加载器dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)# 评估测试集correct = 0for x, y in dataloader:output = model(x)y_pred = torch.argmax(output, dim=1)correct += (y_pred == y).sum()print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))

5. 网络性能调优

我们前面的网络模型在测试集的准确率为: 0.54750, 我们可以通过以下方面进行调优:

  1. 对输入数据进行标准化
  2. 调整优化方法
  3. 调整学习率
  4. 增加批量归一化层
  5. 增加网络层数、神经元个数
  6. 增加训练轮数
  7. 等等…

我进行下如下调整:

  1. 优化方法由 SGD 调整为 Adam
  2. 学习率由 1e-3 调整为 1e-4
  3. 对数据数据进行标准化
  4. 增加网络深度, 即: 增加网络参数量

网络模型在测试集的准确率由 0.5475 上升到 0.9625

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
import numpy as np
import time
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 构建数据集
def create_dataset():data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# 特征值和目标值x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]x = x.astype(np.float32)y = y.astype(np.int64)# 数据集划分x_train, x_valid, y_train, y_valid = \train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)# 数据标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_valid = transfer.transform(x_valid)# 构建数据集train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train), torch.tensor(y_train.values))valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid), torch.tensor(y_valid.values))return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(PhonePriceModel, self).__init__()self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)self.linear2 = nn.Linear(128, 256)self.linear3 = nn.Linear(256, 512)self.linear4 = nn.Linear(512, 128)self.linear5 = nn.Linear(128, output_dim)def _activation(self, x):return torch.sigmoid(x)def forward(self, x):x = self._activation(self.linear1(x))x = self._activation(self.linear2(x))x = self._activation(self.linear3(x))x = self._activation(self.linear4(x))output = self.linear5(x)return output# 编写训练函数
def train():# 固定随机数种子torch.manual_seed(0)# 初始化模型model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)# 损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 优化方法optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)# 训练轮数num_epoch = 50for epoch_idx in range(num_epoch):# 初始化数据加载器dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)# 训练时间start = time.time()# 计算损失total_loss = 0.0total_num = 1# 准确率correct = 0for x, y in dataloader:output = model(x)# 计算损失loss = criterion(output, y)# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 反向传播loss.backward()# 参数更新optimizer.step()total_num += len(y)total_loss += loss.item() * len(y)print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %(epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))# 模型保存torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')def test():# 加载模型model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))# 构建加载器dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)# 评估测试集correct = 0for x, y in dataloader:output = model(x)y_pred = torch.argmax(output, dim=1)correct += (y_pred == y).sum()print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))if __name__ == '__main__':train()test()

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